اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی عیب یابی پیشرفته و بهینه سازی عملکرد کاساندرا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره عیب یابی پیشرفته و بهینه سازی عملکرد کاساندرا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاساندرا (Cassandra)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پایگاه داده NoSQL و معماری Cassandra
• 2. مبانی طراحی و مدل‌سازی داده در Cassandra
• 3. نصب و پیکربندی اولیه Cassandra
• 4. مفهوم و ساختار Cluster در Cassandra
• 5. نودها، Data Center و Rack در Cassandra
• 6. مدیریت Cluster و ابزارهای مانیتورینگ
• 7. مفهوم Replication و Consistency Level
• 8. انواع Replication Strategy
• 9. تنظیم Consistency Level برای عملیات خواندن و نوشتن
• 10. مدل داده‌ای Cassandra: Keyspace، Table، Column Family
• 11. انواع داده در Cassandra
• 12. کلیدهای Partition و Clustering
• 13. طراحی Partition Key بهینه
• 14. طراحی Clustering Key برای مرتب‌سازی داده
• 15. شاخص‌های ثانویه (Secondary Indexes) در Cassandra
• 16. شاخص‌های ثانویه و محدودیت‌های آن
• 17. استفاده از Materialized Views
• 18. مفهوم و کاربرد Views در Cassandra
• 19. بهینه‌سازی طراحی Table
• 20. انواع Query در Cassandra: SELECT، INSERT، UPDATE، DELETE
• 21. نوشتن Queryهای بهینه
• 22. بهینه‌سازی Queryهای SELECT
• 23. بهینه‌سازی Queryهای INSERT و UPDATE
• 24. مدیریت تراکنش‌ها در Cassandra
• 25. مفهوم Read Repair و Hinted Handoff
• 26. عیب‌یابی مشکلات Replication
• 27. بررسی و رفع خطاهای Consistency
• 28. مانیتورینگ عملکرد Cluster
• 29. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در Cassandra
• 30. ابزارهای مانیتورینگ Cassandra
• 31. استفاده از `nodetool` برای عیب‌یابی
• 32. تحلیل لاگ‌های Cassandra
• 33. شناسایی Bottleneckها در Cluster
• 34. بهینه‌سازی تنظیمات JVM در Cassandra
• 35. تنظیم پارامترهای Cache در Cassandra
• 36. مدیریت Memtable و SSTable
• 37. فشرده‌سازی (Compaction) در Cassandra
• 38. انواع الگوریتم‌های Compaction
• 39. بهینه‌سازی فرآیند Compaction
• 40. عیب‌یابی مشکلات Compaction
• 41. مدیریت Bloom Filter و Key Cache
• 42. بهینه‌سازی حافظه در Cassandra
• 43. مدیریت دیسک و فضای ذخیره‌سازی
• 44. بررسی و رفع مشکلات I/O
• 45. استفاده از ابزارهای Profiling
• 46. شناسایی Queryهای کند
• 47. بهینه‌سازی Partition Key برای Queryهای خاص
• 48. استفاده از Clustering Key برای مرتب‌سازی و فیلتر کردن
• 49. طراحی Schema برای Queryهای متداول
• 50. تکنیک‌های Denormalization در Cassandra
• 51. مزایا و معایب Denormalization
• 52. مدیریت داده‌های Time Series در Cassandra
• 53. استفاده از Time Bucketing
• 54. بهینه‌سازی برای داده‌های با نرخ ورود بالا
• 55. مدیریت داده‌های بزرگ (Large Objects)
• 56. استفاده از Blob در Cassandra
• 57. مدیریت و بهینه‌سازی داده‌های JSON
• 58. مدیریت و بهینه‌سازی داده‌های Graph
• 59. استفاده از Cassandra برای Big Data Analytics
• 60. یکپارچه‌سازی Cassandra با ابزارهای تحلیل داده
• 61. مفهوم و کاربرد Spark با Cassandra
• 62. مفهوم و کاربرد Flink با Cassandra
• 63. مفهوم و کاربرد Kafka با Cassandra
• 64. امنیت در Cassandra
• 65. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
• 66. رمزنگاری داده‌ها در Cassandra
• 67. تنظیمات امنیتی شبکه
• 68. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Cassandra
• 69. استراتژی‌های Backup و Restore
• 70. عیب‌یابی مشکلات Backup و Restore
• 71. ارتقاء نسخه Cassandra (Upgrading Cassandra)
• 72. مراحل و ملاحظات ارتقاء
• 73. عیب‌یابی مشکلات پس از ارتقاء
• 74. مدیریت و بهینه‌سازی Clusterهای بزرگ
• 75. استراتژی‌های Sharding پیشرفته
• 76. مدیریت داده‌های توزیع شده
• 77. مفهوم و کاربرد Data Modeling Patterns
• 78. استفاده از Query-Driven Modeling
• 79. مدل‌سازی برای سناریوهای Real-time
• 80. مدل‌سازی برای سناریوهای Batch Processing
• 81. ملاحظات مربوط به Latency
• 82. ملاحظات مربوط به Throughput
• 83. ملاحظات مربوط به Scalability
• 84. عیب‌یابی پیشرفته Cluster
• 85. تشخیص و رفع مشکلات مربوط به Network
• 86. تشخیص و رفع مشکلات مربوط به Disk
• 87. تشخیص و رفع مشکلات مربوط به CPU
• 88. تشخیص و رفع مشکلات مربوط به Memory
• 89. استفاده از ابزارهای تخصصی عیب‌یابی
• 90. بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های Cloud
• 91. ملاحظات خاص برای استقرار در AWS
• 92. ملاحظات خاص برای استقرار در Azure
• 93. ملاحظات خاص برای استقرار در GCP
• 94. مدیریت هزینه‌ها در استقرارهای Cloud
• 95. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی Query
• 96. بهینه‌سازی با استفاده از Data Types مناسب
• 97. استفاده از UDFها (User-Defined Functions) با احتیاط
• 98. ملاحظات مربوط به Schema Evolution
• 99. مدیریت و بهینه‌سازی داده‌های آرشیوی
• 100. استراتژی‌های دوره‌بندی داده‌ها (Data Lifecycle Management)